Export-Wettbewerb für Ultralytics YOLOv5
Nimm bis zum 31. August 2021 am Export-Wettbewerb für Ultralytics YOLOv5 teil und gewinne mit etwas Glück einen von Preisen im Gesamtwert von 10.000 $ in 5 Kategorien!
Wir freuen uns sehr, den allerersten Ultralytics YOLOv5-Export-Wettbewerb mit Preisgeldern in Höhe von 10.000,00 $ anzukündigen! Unser Ziel ist es, allen das einfache Training der besten Computer-Vision-Modelle der Welt zu ermöglichen und ihnen ebenso einfach die Bereitstellung ihrer Modelle überall dort zu ermöglichen, wo sie diese einsetzen möchten.
Datum#
Der Wettbewerb findet vom 17. Mai 2021 bis zum 31. August 2021 statt.
Frist#
Einsendeschluss ist der 31. August 2021 um 24:00 UTC. Nach diesem Zeitpunkt wird der Wettbewerb geschlossen, und weitere Einsendungen sind nicht mehr für Preisgelder zugelassen.
10.000 $ an Preisgeldern#
Die beste Einsendung in jeder der 5 Kategorien erhält das vollständige Preisgeld von 2.000,00 $ (2.000,00 USD) von Ultralytics für die jeweilige Kategorie.
5 Kategorien#
Auf Grundlage des Feedbacks der Community haben wir 5 Kategorien erstellt, die die beliebtesten Einsatzszenarien für die Bereitstellung von Ultralytics YOLOv5-Modellen in der Praxis abdecken, darunter Jetson Nano, Raspberry Pi, Google Edge TPU, Desktop-CPU und Android-Edge-Geräte.
Einreichungen#
Um teilzunehmen, erstelle ein öffentliches GitHub-Repository für deine Einsendung, versehe deine Arbeit mit einer Open-Source-Lizenz und veröffentliche deine Einsendung direkt in einem der 5 offiziellen Threads für Einsendungen zum EXPORT-Wettbewerb, damit die Community abstimmen kann. Beachte, dass diese Threads ausschließlich für offizielle Einsendungen vorgesehen sind. Allgemeine Fragen oder Kommentare kannst du direkt in diesem Thread oder in einer neuen Diskussion posten. Links zu den Einsendungen:
Die Bewertung findet vom 1. September 2021 bis zum 16. September 2021 statt. Die Gewinner werden Ende September 2021 bekannt gegeben; die Preise werden unmittelbar danach ausgezahlt.
Wettbewerbskategorien#
NVIDIA Jetson Nano
Bewertungshardware: Jetson Nano Developer Kit
Preisgeld: 2.000 $
Google Edge TPU
Bewertungshardware: Coral Dev Board Mini
Preisgeld: 2.000 $
Raspberry Pi
Bewertungshardware: Raspberry Pi 4 Model B
Preisgeld: 2.000 $
Intel/AMD CPU
Bewertungshardware: AWS EC2 t3.medium
Preisgeld: 2.000 $
Android
Bewertungshardware: Xiaomi Mi 11
Preisgeld: 2.000 $
*Die Beträge werden am Tag der Überweisung zum aktuellen Wechselkurs in die Landeswährung der teilnehmenden Person umgerechnet. Das Preisgeld wird über Wise überwiesen. Eine Liste der für Überweisungen von Preisgeldern zugelassenen Länder findest du hier.
Bewertung#
50 % der Punktzahl einer Einsendung werden von Ultralytics festgelegt, die anderen 50 % durch das Feedback der Community, indem die 👍- oder 👎-Bewertungen jeder Einsendung addiert werden. Die Bewertung durch Ultralytics wird anhand folgender Kriterien bestimmt:
1. Qualität des Exports (20 %)#
Der einfachste Export umfasst die wenigsten Schritte, benötigt die geringste Anzahl an Argumenten/Parametern, verwendet die geringste Anzahl importierter Pakete und lässt sich mit der kleinsten Code-Menge ausführen.
2. Qualität der Dokumentation (20 %)#
Einreichungen sollten mithilfe einer Markdown-Datei gut dokumentiert sein. Jeder Schritt sollte erläutert werden, einschließlich Einrichtung/Anforderungen, Einstellungen/Argumente, Exportschritte und gegebenenfalls Einrichtung der Zielumgebung.
3. Qualität der Einsendung (20 %)#
Jeder Aspekt des Exports und der Bereitstellung, ausgehend von einem offiziellen yolov5s.pt-Modell, sollte enthalten sein. Für Umgebungen mit besonderen Anforderungen, wie Jetson Nano, müssen alle Pakete und/oder Docker-Images bereitgestellt und dokumentiert werden. Für Android-Bereitstellungen sollte außerdem eine Android-Referenzanwendung enthalten sein. Eine Einreichung muss 100 % dessen enthalten, was erforderlich ist, um ein YOLOv5-Modell vollständig zu exportieren und zu verwenden.
4. Geschwindigkeit und Genauigkeit des bereitgestellten Modells (40 %)#
Bereitgestellte Modelle sollten nahezu identische Inference-Ergebnisse wie offizielle YOLOv5 PyTorch-Modelle liefern (d. h. Inference mit python detect.py --weights yolov5s.pt). Die Genauigkeit der bereitgestellten Lösungen wird anhand eines zurückgehaltenen Testsatzes mit Ultralytics-Bildern analysiert, der der Öffentlichkeit nicht zur Verfügung steht. Auch die Geschwindigkeit ist sehr wichtig, wobei die schnellsten Bereitstellungslösungen deutlich bevorzugt werden. Für Android erhalten Exporte auf GPU-, NNAPI- und Hexagon-Delegates hier die höchste Punktzahl.
